当前，人工智能（AI）在自然措辞处理、打算机视觉、语音处理、机器人技能和自动驾驶等领域取得了主要进展，强化学习和元学习等领域也成为研究的热点。
在教诲领域，不管是普教还是高教、学历教诲还是非学历教诲，人工智能的运用都呈现出更多潜力和机会。

AI在教诲领域的运用

目前来看，AI在教诲领域的运用紧张从教诲传授教化和教诲管理这两大模块入手。

教诲传授教化

对付教诲传授教化，AI可以为学生和西席供应更多个性化、交互式和创新性的学习办法，能够有效提升教诲质量。
详细内容如下：

在个性化学习方面，AI可以根据学生的兴趣、学习风格和进度，供应个性化的学习内容和传授教化方法。
通过剖析学生的学习数据和行为模式，AI可以根据学生的特点调度传授教化策略，供应定制化的学习体验，帮助学生更高效地学习。

在智能辅导方面，AI可以作为智能辅导工具，为学生供应学习辅导和反馈。
通过自然措辞处理和机器学习技能，AI可以与学生进行对话，并解答他们的问题，供应学习资料和练习题目，帮助他们理解和节制知识。

在学习剖析方面，AI可以剖析学生的学习数据，供应对学生学习情形的全面评估，以及个性化的学习建媾和辅导。
通过对学习数据的挖掘和剖析，AI可以创造学生的学习难点和潜在问题，为西席和学生供应学习策略上的有效反馈和建议。

在传授教化和研究支持方面，AI可以运用于传授教化和研究领域，供应智能化的传授教化和研究支持工具。
例如，AI可以自动评阅作业和论文，解答和编程作业，供应快速、准确的评估结果等AI还可以剖析学术文献并研究数据，赞助西席和研究职员进行文献检索和数据剖析。

在实验与实践传授教化方面，AI与VR（虚拟现实）、AR（增强现实）相结合，可以供应沉浸式的学习体验。
学生可以通过虚拟现实和增强现实技能，亲自参与到各种仿照环境中，进行实践和探索，加强对知识的理解和运用。

教诲管理

对付教诲管理，AI能够供应便捷式、智能化管理做事，重塑或优化校园管理模式，有效解放师生双手。
详细内容如下：

在学生做事和支持方面，AI可以供应学生做事和支持的智能化办理方案。
例如，智能助手可以回答学生的问题，供应校园导航和校园活动信息，帮助学生办理学习和生活中的各种问题。
AI可以对学生的出勤、学习状态、成绩等进行智能化管理，及时创造学生存在的问题，供应更加个性化的辅导和教诲。

在校园管理智能化方面，AI可以对校园举动步伐及设备进行智能化监控和管理，及时创造设备的故障或者非常情形，供应更加智能化的保障和做事。
例如，AI可以运用于***监控和安全管理系统，通过智能剖析和识别算法，实时监测校园内的安全情形，快速创造非常事宜并进行预警。
此外，AI还可以运用于人脸识别技能，供应高效的门禁管理和校园安全掌握。

在西席助理智能化方面，AI可以作为西席的助理，帮助西席处理一些日常的事务，如阅卷、天生试卷等，让西席更加专注于传授教化事情。

在数据剖析和决策支持方面，AI可以处理和剖析大规模的校园数据，供应数据驱动的决策支持。
例如，AI通过对学生数据、教职员工数据和校园运营数据的剖析，可以创造潜在的问题和趋势，为管理者供应决策参考和预测剖析。

AI对聪慧校园培植的影响

AI作为新一代的信息技能，将与教诲传授教化和管理进一步领悟。
AI 2.0将对高校聪慧校园培植产生极其深远的影响。
不久的将来，聪慧校园将出身新平台，并将重构所有运用与微做事。

智能运用

在AI 1.0时期，高校培植聪慧校园的过程当中，AI紧张作为工具和能力广泛存在于各做事场景。
例如，NLP在智能客服问答系统的运用，打算机视觉在智能安防的运用，传授教化过程中OCR、NLP等AI工具的赋能，基于AI、大数据进行建模赞助决策，等等。

进入AI 2.0时期，大措辞模型（LLM）、多模态人工智能（MAI）、通用人工智能（AGI）、天生式人工智能（Generative AI或AIGC）在聪慧校园场景中如何运用，很多高校与厂商正在探索。

业务系统与微做事：Al in All

所有业务系统与微做事都该当用AI的思维进行重新赋能与再造，从而供应更高效、优秀的做事。

传统的业务系统与微做事，一样平常基于小数据环境，以业务流程驱动的思路进行构建，已经不能知足师生对付聪慧校园利用体验的哀求，都有极大的空间被AI重新赋能再造。

以教室点名做事为例，一门课程，几百人上课，系统根据传授教化操持、班级信息天生点名名单，西席按照过程化管理的哀求，应时进行教室点名。
完备人工的办法效率很低，目前一样平常以蓝牙、扫码、图像识别等技能手段加以赞助，提升效率与体验。

以AI思维重构上述做事：系统根据班级、位置、门禁、历史点名结果、监控、成绩等师生的多模态信息，由AIGC天生动态点名名单，把最有可能没到的学生排在前面进行核验，如此将极大提升效率与体验。

随着AI的进步和发展，越来越多的系统和做事都能够运用人工智能技能。
AIinAll，在所有领域中运用人工智能，这种遍及性将促进人工智能的创新和运用，推动高校的改革创新发展。

根本数据：多模态人工智能

助力全量数据中央培植

多模态人工智能可以助力全量数据中央的培植和运用，供应更全面、准确和智能的数据获取、数据处理和剖析能力。

在多模态数据处理上，全量数据中央常日包含各种类型和格式的数据，如文本、图像、音频、***等。
多模态人工智能可以同时处理和剖析这些多种类型的数据，实现跨模态的信息提取、关联和剖析，使得数据中央的处理更加全面和多样化。

在多模态数据关联上，多模态人工智能可以通过学习和理解不同模态之间的关系，实现跨模态数据的关联和领悟。
例如，可以将图像、文本和音频数据进行联合剖析，从中提取更丰富和全面的信息，帮助数据中央创造隐蔽的模式。

在多模态数据搜索和检索上，全量数据中央存储了大量的数据，多模态人工智能可以供应高效的多模态数据搜索和检索功能。
通过学习多种数据模态的特色和相互关系，可以根据用户的需求和查询条件，快速准确地定位和提取干系的数据。

在多模态数据挖掘和剖析上，多模态人工智能可以运用于全量数据中央的挖掘和剖析任务。
通过深度学习、机器学习等技能，可以从多模态数据中挖掘隐蔽的模式、关联规则和非常情形，为数据中央供应更深入和全面的剖析结果。

多模态人工智能在全量数据中央培植中具有主要的浸染。
它能够处理和剖析多种类型的数据，实现数据的关联和领悟，供应全面、准确和智能的数据处理和剖析能力，为数据中央的运用和决策供应更好的支持。

交互界面：大措辞模型

重构人机交互界面做事模式

教诲部发布的《高档学校数字校园培植规范（试行）》（简称《规范》）中提到：“高档学校的数字校园运用培植应看重用户体验，重视人机交互界面设计与培植。
人机交互设计将业务运用及业务系统供应的信息和做事进行集成、组织和领悟，为各种用户供应简洁友好的做事……可综合利用智能门户、办事大厅、移动入口、智能终端设备等办法为用户利用数字校园培植成果供应用户界面。
”

当前以大措辞模型为代表的AI2.0时期，已经重新定义了搜索引擎的做事模式，Google搜索、Bing都已引入干系技能进行重构，总体方向是极简、更智能、可交互。
数字校园的主要根本举动步伐，如门户、办事大厅也一定向这个方向蜕变。

人机交互界面设计的核心诉求，便是让用户如何能够最快速、最高效找到校内所能供应的运用、做事、数据、资讯等。
不远的将来，大措辞模型、多模态人工智能等技能将重构门户、办事大厅等产品，改变目前传统产品的做事模式。

图1 东北财经大学校园门户首页

如图1所示，门户呈现极简的状态，以更智能、更互动形式与用户进行互换，极大提升用户体验。

资源培植：大措辞、多模态模型

助力传授教化资源知识图谱培植

大措辞模型的强大语义理解和天生能力，为传授教化资源知识图谱培植带来了巨大的潜力，可以提升传授教化资源的组织、创造和运用效率，从而提高传授教化质量和学生学习体验。
详细运用内容紧张包括以下四个方面。

第一，自动知识抽取。
大措辞模型可以通过阅读和理解大量的传授教化资源文本，自动抽取个中的知识，结合图神经网络，将其构造化表示。
这有助于构建知识图谱的初始框架和内容。

第二，关系挖掘与链接。
基于大措辞模型的理解和推理能力，可以剖析传授教化资源中的语义关系，创造实体之间的关联，并进行关系挖掘和链接。
这有助于构建知识图谱中的关系网络，展现知识之间的连接。

第三，问答与推举系统。
大措辞模型可以用于构建传授教化资源的问答系统和个性化推举系统。
通过对学生提问进行自动回答，并基于学生的兴趣和学习情形进行资源推举，可以供应个性化的学习支持和辅导。

第四，知识补全补缺。
在知识图谱构建过程中，可能存在一些信息缺失落或不完全的情形。
大措辞模型可以通过自动补全和补缺的办法，添补知识图谱中的空缺部分，提高知识的完全性和准确性。

资源培植：天生式人工智能

助力传授教化内容天生

天生式人工智能在传授教化内容天生方面的运用可以提高传授教化效率和质量，促进个性化学习和传授教化创新，为学生和西席带来更好的教诲体验和成果。
详细运用包括以下三个方面：

第一，自动化教案和传授教化材料天生。
人工智能可以通过学习大量的传授教化资源和文档，自动天生教案和传授教化材料；可以剖析学习目标、学生特点和传授教化哀求，并基于此生成适应性强、个性化的传授教化内容。

第二，试题和测评天生。
人工智能可以自动天生各种类型的试题和测评题目。
它可以根据学科领域的知识体系、题目类型和难度水平，天生符合传授教化哀求的试题，并根据学生的回答情形进行智能化评估和反馈。

第三，多媒体内容天生。
人工智能可以天生各种形式的多媒体传授教化内容，如图像、动画、***等；可以通过图像和***处理技能，将笔墨、声音和图像等元素进行合成和编辑，天生丰富多样的传授教化资源和传授教化展示材料。

根本平台

随着各种垂直领域的业务与微做事被AI赋能与重构，急迫须要一个平台化的AI根本举动步伐供应一个统一的环境，用于整合和管理各种资源，如数据、算法、模型和打算资源等。

这有助于实现资源的共享和协同利用，避免重复投入和资源摧残浪费蹂躏，提高效率和成果的可复用性。
同时，从安全和隐私保护的角度，AI平台举动步伐可以供应安全的数据存储和处理环境，加强数据的隐私保护和安全掌握；可以采取数据加密、身份验证、访问掌握等技能，确保敏感数据的安全，并遵守干系的数据隐私法规和合规哀求。

因此，未来数字校园整体构造将持续蜕变，在数据层之上、业务层之下，须要供应平台化的AI支撑能力，通过与业务持续深度迭代，促进整体数字校园的进化，赋能高校数字化转型（如图2所示）。

图2 未来高档学校数字校园的整体构造

AI平台供应了一个便于开拓、测试和支配人工智能运用的环境，可以供应集成开拓环境（IDE）、模型演习框架、调试工具和自动化支配管道等工具和功能，简化开拓者的事情流程，提高开拓效率。
AI平台的培植是为了供应一个集成、高效、安全和可管理的环境，以支持人工智能运用的开拓、支配和运行；同时能够供应必要的资源、工具和功能，促进人工智能技能的发展和运用，为用户供应更好的体验和支撑。

其余，平台还供应可供支配的、成熟的算法和模型，以中台化的形式，直接手事于上层。
这些成熟的算法、模型，一方面来源于各专业做事厂商直接支配，支持各高校共性类业务的AI模型，如人脸识别、知识图谱创造等等；另一方面，来源于高校自己基于本地化数据环境的演习和微调的算法与模型。
本地化数据环境的演习和微调可以更好地适应本地业务和环境的特点，更靠近实际运用处景，供应更准确、更贴近实际情形的结果，有助于提高模型的性能和预测能力。
同时，在本地环境中进行演习和微调，高校可以更好地掌握数据，确保数据利用符合法规和内部政策的哀求，增加组织对数据的管理和监控能力。

算力培植

大措辞模型的预演习与微调模型，都须要一定的算力来处理大量数据和模型参数。
大措辞模型在生产环境的运行对算力的哀求远高于传统模型，尤其是推理与天生类任务，对付天生较长的文本序列或处理大规模的输入数据，须要更多的算力来实现高效的推理过程。

在《规范》中，人工智能平台及工具作为可选项，是数据中央培植的一部分，“人工智能平台及工具供应机器学习、算法做事、模型管理等核心能力，供应人工智能算法的开拓、演习、支配、运行和管理能力。
高档学校可根据实际情形按需培植”。

高校AI算力培植将成为下一阶段数字校园培植的重点，包括高性能打算设备，如图形处理器（GPU）、专用AI芯片（如TPU）等，以支持大规模数据处理和繁芜模型的演习和推理。
这些设备可以供应并行打算能力，加速人工智能任务的实行。
同时，高校须要具备高速、稳定的网络和通信根本举动步伐，以支持大规模数据传输和分布式打算。

目前，高校HPC（高性能打算）较为普遍，尤其是理工类院校，但AI打算平台，尤其是GPU算力还处于起步阶段。
通过高校AI算力培植，依托海量数据支持，赋能未来数字校园整体构造中的根本运用做事层，为聪慧校园培植创造无限可能。

来源：《中国教诲网络》2023年6月刊

作者：邵美科、陈伟（作者单位为东北财经大学网络信息管理中央）

责编：陈永杰

投稿或互助，请联系：eduinfo@cernet.com